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イシハラ タクヤ
石原 卓弥
Takuya Ishihara
所属
大学院経済学研究科 経済経営学専攻 経済基盤講座
職名
准教授
学位
  • 博士(経済学)(東京大学)

  • 修士(経済学)(東京大学)

e-Rad 研究者番号
30899662

経歴 6

  • 2023年4月 ~ 継続中
    東北大学 大学院経済学研究科 准教授

  • 2022年4月 ~ 2023年3月
    東北大学 大学院経済学研究科 講師

  • 2021年7月 ~ 2023年3月
    東北大学 プロミネントリサーチフェロー

  • 2021年4月 ~ 2022年3月
    東北大学 大学院経済学研究科 助教

  • 2020年4月 ~ 2021年3月
    独立行政法人日本学術振興会 特別研究員(PD)

  • 2017年4月 ~ 2020年3月
    独立行政法人日本学術振興会 特別研究員(DC1)

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学歴 3

  • 東京大学 大学院経済学研究科 博士課程

    2017年4月 ~ 2020年3月

  • 東京大学 大学院経済学研究科 修士課程

    2015年4月 ~ 2017年3月

  • 京都大学 経済学部

    2011年4月 ~ 2015年3月

研究分野 1

  • 人文・社会 / 経済統計 / 計量経済学

受賞 6

  1. The 2023 JER Best Article Award for The Japanese Economic Review

    2023年11月 The Japanese Economic Review Bandwidth selection for treatment choice with binary outcomes

  2. 最優秀賞

    2020年11月 第15回応用計量経済学コンファレンス

  3. 第2回細谷賞

    2020年7月 東北大学

  4. 最優秀報告賞

    2019年1月 第26回関西計量経済学研究会

  5. 優秀報告賞

    2018年1月 第25回関西計量経済学研究会

  6. 優秀報告賞

    2017年1月 第24回関西計量経済学研究会

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論文 4

  1. Bandwidth selection for treatment choice with binary outcomes 査読有り

    Takuya Ishihara

    The Japanese Economic Review 2023年10月20日

    出版者・発行元:Springer Science and Business Media LLC

    DOI: 10.1007/s42973-023-00142-5  

    ISSN:1352-4739

    eISSN:1468-5876

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    Abstract This study considers the treatment choice problem when the outcome variable is binary. We focus on statistical treatment rules that plug in fitted values from a nonparametric kernel regression, and show that the maximum regret can be calculated by maximizing over two parameters. Using this result, we propose a novel bandwidth selection method based on the minimax regret criterion. Finally, we perform a numerical exercise to compare the optimal bandwidth choices for binary and normally distributed outcomes.

  2. Panel Data Quantile Regression for Treatment Effect Models 査読有り

    Takuya Ishihara

    Journal of Business & Economic Statistics 41 (3) 720-736 2022年5月9日

    出版者・発行元:Informa UK Limited

    DOI: 10.1080/07350015.2022.2061495  

    ISSN:0735-0015

    eISSN:1537-2707

  3. PARTIAL IDENTIFICATION OF NONSEPARABLE MODELS USING BINARY INSTRUMENTS 査読有り

    Takuya Ishihara

    Econometric Theory 37 (4) 817-848 2020年10月30日

    出版者・発行元:Cambridge University Press (CUP)

    DOI: 10.1017/s0266466620000353  

    ISSN:0266-4666

    eISSN:1469-4360

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    In this study, we explore the partial identification of nonseparable models with continuous endogenous and binary instrumental variables. We show that the structural function is partially identified when it is monotone or concave in the explanatory variable. D’Haultfœuille and Février (2015, Econometrica 83(3), 1199–1210) and Torgovitsky (2015, Econometrica 83(3), 1185–1197) prove the point identification of the structural function under a key assumption that the conditional distribution functions of the endogenous variable for different values of the instrumental variables have intersections. We demonstrate that, even if this assumption does not hold, monotonicity and concavity provide identification power. Point identification is achieved when the structural function is flat or linear with respect to the explanatory variable over a given interval. We compute the bounds using real data and show that our bounds are informative.

  4. Identification and estimation of time-varying nonseparable panel data models without stayers 査読有り

    Takuya Ishihara

    Journal of Econometrics 215 (1) 184-208 2020年3月

    出版者・発行元:Elsevier BV

    DOI: 10.1016/j.jeconom.2019.08.008  

    ISSN:0304-4076

MISC 8

  1. Hierarchical Regression Discontinuity Design: Pursuing Subgroup Treatment Effects

    Shonosuke Sugasawa, Takuya Ishihara, Daisuke Kurisu

    2023年9月4日

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    Regression discontinuity design (RDD) is widely adopted for causal inference under intervention determined by a continuous variable. While one is interested in treatment effect heterogeneity by subgroups in many applications, RDD typically suffers from small subgroup-wise sample sizes, which makes the estimation results highly instable. To solve this issue, we introduce hierarchical RDD (HRDD), a hierarchical Bayes approach for pursuing treatment effect heterogeneity in RDD. A key feature of HRDD is to employ a pseudo-model based on a loss function to estimate subgroup-level parameters of treatment effects under RDD, and assign a hierarchical prior distribution to ``borrow strength" from other subgroups. The posterior computation can be easily done by a simple Gibbs sampling. We demonstrate the proposed HRDD through simulation and real data analysis, and show that HRDD provides much more stable point and interval estimation than separately applying the standard RDD method to each subgroup.

  2. Shrinkage Methods for Treatment Choice

    Takuya Ishihara, Daisuke Kurisu

    2022年10月31日

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    This study examines the problem of determining whether to treat individuals based on observed covariates. The most common decision rule is the conditional empirical success (CES) rule proposed by Manski (2004), which assigns individuals to treatments that yield the best experimental outcomes conditional on observed covariates. By contrast, using shrinkage estimators, which shrink unbiased but noisy preliminary estimates toward the average of these estimates, is a common approach in statistical estimation problems because it is well-known that shrinkage estimators have smaller mean squared errors than unshrunk estimators. Inspired by this idea, we propose a computationally tractable shrinkage rule that selects the shrinkage factor by minimizing an upper bound of the maximum regret. Then, we compare the maximum regret of the proposed shrinkage rule with that of CES and pooling rules when the parameter space is correctly specified and misspecified. The theoretical and numerical results show that our shrinkage rule performs well in many cases when the parameter space is correctly specified. In addition, we show that the results are robust against the misspecification of the parameter space.

  3. Joint diagnostic test of regression discontinuity designs: multiple testing problem

    Koki Fusejima, Takuya Ishihara, Masayuki Sawada

    2022年5月9日

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    Current diagnostic tests for regression discontinuity (RD) design face a multiple testing problem. We find a massive over-rejection of the identifying restriction among empirical RD studies published in top-five economics journals. Each test achieves a nominal size of 5%; however, the median number of tests per study is 12. Consequently, more than one-third of studies reject at least one of these tests and their diagnostic procedures are invalid for justifying the identifying assumption. We offer a joint testing procedure to resolve the multiple testing problem. Our procedure is based on a new joint asymptotic normality of local linear estimates and local polynomial density estimates. In simulation studies, our joint testing procedures outperform the Bonferroni correction.

  4. Adaptively Robust Small Area Estimation: Balancing Robustness and Efficiency of Empirical Bayes Confidence Intervals

    Daisuke Kurisu, Takuya Ishihara, Shonosuke Sugasawa

    2021年8月26日

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    Empirical Bayes small area estimation based on the well-known Fay-Herriot model may produce unreliable estimates when outlying areas exist. Existing robust methods against outliers or model misspecification are generally inefficient when the assumed distribution is plausible. This paper proposes a simple modification of the standard empirical Bayes methods with adaptively balancing robustness and efficiency. The proposed method employs gamma-divergence instead of the marginal log-likelihood and optimizes a tuning parameter controlling robustness by pursuing the efficiency of empirical Bayes confidence intervals for areal parameters. We provide an asymptotic theory of the proposed method under both the correct specification of the assumed distribution and the existence of outlying areas. We investigate the numerical performance of the proposed method through simulations and an application to small area estimation of average crime numbers.

  5. Evidence Aggregation for Treatment Choice

    Takuya Ishihara, Toru Kitagawa

    2021年8月14日

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    Consider a planner who has to decide whether or not to introduce a new policy to a certain local population. The planner has only limited knowledge of the policy's causal impact on this population due to a lack of data but does have access to the publicized results of intervention studies performed for similar policies on different populations. How should the planner make use of and aggregate this existing evidence to make her policy decision? Building upon the paradigm of `patient-centered meta-analysis' proposed by Manski (2020; Towards Credible Patient-Centered Meta-Analysis, Epidemiology), we formulate the planner's problem as a statistical decision problem with a social welfare objective pertaining to the local population, and solve for an optimal aggregation rule under the minimax-regret criterion. We investigate the analytical properties, computational feasibility, and welfare regret performance of this rule. We also compare the minimax regret decision rule with plug-in decision rules based upon a hierarchical Bayes meta-regression or stylized mean-squared-error optimal prediction. We apply the minimax regret decision rule to two settings: whether to enact an active labor market policy given evidence from 14 randomized control trial studies; and whether to approve a drug (Remdesivir) for COVID-19 treatment using a meta-database of clinical trials.

  6. Economic Consequences of Manipulation of Social Insurance Benefits

    Takuya Ishihara, Masaki Takahashi

    SSRN Electronic Journal 2021年

    出版者・発行元:Elsevier BV

    DOI: 10.2139/ssrn.3784394  

    eISSN:1556-5068

  7. Manipulation-Robust Regression Discontinuity Designs

    Takuya Ishihara, Masayuki Sawada

    2020年9月16日

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    In regression discontinuity designs, manipulation threatens identification. A known channel of harmful manipulations is precise control over the observed assignment, but this channel is only an example. This study uncovers the only other channel: sample selection by deciding manipulation precisely based on the given assignment status. For example, in the assignment design of a qualification exam, self-selection by allowing test retakes precisely based on failing the exam is a precise decision. This precise decision harms identification without precisely controlling the final assignment. For instance, retaking the test never ensures passage, but it distorts the qualification assignment because some students that failed then pass. However, students that have already passed, never fail. This novel channel redefines the justification for identification. Furthermore, under a new auxiliary condition, McCrary (2008)'s test is able to confirm identification and the existing worst-case bounds are nested within our new bounds. In a replication study, another sample selection by analysts appears critical in the robustness of their original conclusion.

  8. Partial Identification of Discrete Instrumental Variable Models using Shape Restrictions

    Takuya Ishihara

    SSRN Electronic Journal 2020年

    出版者・発行元:Elsevier BV

    DOI: 10.2139/ssrn.3711861  

    eISSN:1556-5068

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講演・口頭発表等 4

  1. Salvaging failed regression discontinuity designs

    石原卓弥

    2023 年度関西計量経済学研究会 2024年1月7日

  2. Shrinkage methods for treatment choice

    石原卓弥

    Risk and Statistics, 3rd Tohoku-ISM-UUlm Joint Workshop 2022年10月

  3. Shrinkage methods for treatment choice

    石原卓弥

    The 2022 Asian Meeting of the Econometric Society 2022年8月

  4. Panel Data Quantile Regression for Treatment Effect Models

    石原卓弥

    The 5th International Conference on Econometrics and Statistics 2022年6月

共同研究・競争的資金等の研究課題 4

  1. 政策決定のためのエビデンス集約方法の開発

    石原 卓弥

    2022年4月1日 ~ 2026年3月31日

  2. 大規模時空間データモデル構築と社会科学における実証研究への応用

    松田 安昌, 石原 卓弥, 李 銀星, 佐藤 宇樹, 矢島 美寛

    提供機関:Japan Society for the Promotion of Science

    制度名:Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目:Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関:Tohoku University

    2021年4月1日 ~ 2026年3月31日

  3. 形状制約を用いたノンパラメトリック離散操作変数モデルの推定

    石原 卓弥

    2020年4月24日 ~ 2023年3月31日

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    今年度は、形状制約を用いた計量経済モデルについて研究し、次の5つの論文を執筆した:(1)“Partial Identification of Discrete Instrumental Variable Models using Shape Restrictions”、(2)“Partial Identification of Nonseparable Models using Binary Instruments”、(3)“The Economic Consequences of Manipulation of Social Insurance Benefits”、(4)“Manipulation Robust Regression Discontinuity Designs”、(5)“Evidence Aggregation for Treatment Choice” (1)の論文は、形状制約を用いたノンパラメトリックな離散操作変数モデルの識別と推定について研究している。この研究では、単調性、凹性、リプシッツ連続性などの様々な形状制約の下で、ノンパラメトリック離散操作変数モデルの新しい識別・推定方法を提案している。また、ニカラグアで行われた現金給付プログラムに関するデータを用いて、反実仮想的な現金給付プログラムの効果について分析している。この論文は現在国際学術誌に投稿中である。 (2)-(5)は本課題と関連した研究であり、(2)はEconometric Theoryという国際学術誌に採択されている。また、(3)研究は現在国際学術誌に投稿中であり、(4)と(5)の論文も投稿へ向けて執筆中である。

  4. 非分離的なノンパラメトリックモデルの識別について

    石原 卓弥

    2017年4月26日 ~ 2020年3月31日

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    今年度は、非分離的なモデルの識別と推定方法について研究し、(1) "Partial Identification of Nonseparable Models using Binary Instruments"、(2) "Identification and Estimation of Time-Varying Nonseparable Panel Data Models without Stayers"、(3) "Panel Data Quantile Regression for Treatment Effect Models"、(4) "Partial Identification of Discrete Instrumental Variable Models using Shape Restrictions"という4つの論文を執筆した。 (1)の論文では、これまであまり研究されていなかった連続な値を取る内生変数と2値の値を取る操作変数が存在するときの非分離的なノンパラメトリックモデルについて研究した。この論文は「Econometric Theory」という国際学術誌から改定要求を受けている。 (2)の論文では、パネルデータを用いた非分離的モデルの識別とそのモデルの推定方法について研究した。この論文は「Journal of Econometrics」という国際学術誌に採択された。 (3)の論文では、パネルデータを用いたQuantile Treatment Effects (QTE)の新しい推定方法を開発した。この論文は「Journal of Econometrics」という国際学術誌に投稿中である。 (4)の論文では、操作変数が離散のときのノンパラメトリックモデルの形状制約を用いた識別・推定方法について研究した。この論文は国際学術誌への投稿に向けて執筆中である。

学術貢献活動 1

  1. 日本経済学会2024年度春季大会 プログラム委員

    2023年10月 ~ 2024年5月

    学術貢献活動種別: 大会・シンポジウム等